最新关于计算实验金融学定义、现状与未来展望【精品】ppt课件

• 它试图据此揭示潜藏于表象之下的金融规律、 回答围绕资产价格或收益率产生的种种疑问
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计算实验金融：产生背景
• LeBaron(2006)曾经将这个领域产生和迅速发展 的原因归纳为五点：
• 市场有效性与个体理性的争论远未结束 • 许多市场异常现象没有被很好的理解 • 存在大量可用分析的价格和交易量数据 • 个体学习效果易于通过财富和收益近似表示 • 仿真结果与市场实证之间关联强烈
• 但它与很多常规的仿真技术不同的是：
• 从对系统微观个体的行为特征及其基本相互作用的 描述来最终反映系统的整体特征（金融经济学思想 的一种体现）
• 系统中的微观元素具有根据所收到的信息进行适应 性的主动反应的特性（CAS思想的体现）
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计算实验金融：方法论特点
• 我们也可以从“Social Computing”的角度（Wan g, Carley & Zeng[2007]）看待ACF研究
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计算实验金融：产生背景
• 相比起来，Arthur等(1997)对此的阐述更加直 观。他们认为，之所以ACF会出现，是因为 “计算机实验能够解释金融学中最令人困惑的 难题：一方面学术理论家坚信市场的有效性与 投机机会的稀缺，另一方面市场交易者却相信 诸如技术分析、‘市场心理学’以及流行效应 等概念。”
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计算实验金融：产生背景
2008年10月， 法国物理学家J ean-Philippe Bouchaud教 授在《自然》 杂志上发表文 章，也揭示了 金融经济学所 需要的“科学 革命”
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计算实验金融：思想基础
构筑受控 的、可重 复的计算 实验室， 从事严格 的计算研
究。
金融 经济学
经典金融经济学和 新金融经济学重要 理念、假设、思想
关于计算实验金融学定义、 现状与未Байду номын сангаас展望【精品】
引言：市场实践的冲击
• 自上世纪八十年代开始，随着越来越多的难以解释的市场异 象和公司行为被逐个揭示，标准金融经济学的理论体系出现 前所未有的动摇
• 作为这些冲击最现实的代表,美国乃至于整个世界金融市场刚 经历的危机典型地反映了金融市场的高度复杂性演化特征
的综合。
计
复
算
杂
适应性造
实
性
就复杂性。 市场运动
验
科
是个体自
学
适应的结
果。
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计算实验金融：思想基础
• ACF思想基础的主体由前述三部分组成
✓ 计算实验的思想,是科学和工程中仿真实验思想在金 融市场的延伸，如Tesfatsion所言，“经济学的计算 研究就是要构筑计算实验室”
✓ 复杂性科学的思想,主要体现为复杂适应系统(CAS) 的思想，即“适应性造就复杂性”
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引言：理论界的反应
• 因此，这些新的研究不仅对现有金融经济学理论的成 果给予了扩展和创新，同时也由于上述研究过程中的 困难，提出了新的研究方法、甚至新的研究范式！
• 按照科学哲学家库恩的观点，科学研究范式的转变是 科学研究产生飞跃性进步的标志
• 在这些新的金融理论探索活动中，比较典型的是一类 通过计算机和人工智能技术实现的、以科学“实验” 作为发现规律基本途径的金融经济学研究活动
• 与传统的金融经济学研究相比，它不是运用基 于被动观测数据的实证手段，也不是运用数理 模型的逻辑手段，而是利用一类特定的“实验” 手段来追寻金融现象背后的规律
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计算实验金融：概念界定
• 作为一个领域，计算实验金融（ACF）以复杂 性科学中CAS理论作为指导思想，依托基于M ulti-Agent-System的计算机仿真技术，根据 金融经济学的基础理论，研究金融市场中相互 作用的微观个体的交互规律及其对市场整体运 动的影响规律
• 一般地，我们可以将研究优势划分为两个层次
基本优点：仿真模型自身的良好性质 衍生优点：对于具体研究产生的积极作用
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计算实验金融：研究优势
• 基本优点（一）
• 逻辑顺畅、结构合理 • 模型被有机地划分为投资者、市场环境、信息
源、学习演化等多个相对独立模块 • 能够针对具体问题有的放矢进行研究，可以将
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引言：理论界的反应
• 这个领域被比较多地称为“计算实验金融学” （Agent-based Computational Finance， A CF）
• 它与计算实验经济学（ACE）具有相似的学科特 征，与“Social Computing”或者“Computa tional Social Science”等新兴领域也有着千丝 万缕的联系
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引言：理论界的反应
• 新金融理论研究的一个重要特点
➢ 更加重视微观的决策行为和微观的价格形成机制对 于市场甚至整个金融系统的影响
➢ 不再将关注点唯一地直接放在集结性金融数据所表 达出来的宏观规律性上
➢ 其实，溯源到微观经济学的研究范式，这种视角原 本就是一种规范的做法
➢ 这些探索更加复杂金融现象的研究对标准的研究方 法和范式提出了新的要求
✓ 金融经济学的思想比较庞杂，既包含了经典金融经 济学中理性预期、个体追求最优化等重要方面，又 体现了新金融经济学中个体信息和行为异质性、市 场有限套利性等内容
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计算实验金融：方法论特点
• 从传统的角度看，计算实验金融方法是在系统 仿真技术的基础上发展出来的，其主要功能是 对复杂系统的宏观行为进行仿真
• “社会计算”主要是通过仿真一个社会系统中 大量相互作用的微观主体的行为，来考察该系 统宏观层面的运行规律。它包括三个层次：
• 仿真建模：表达系统的内在规律 • 计算实验：利用上述模型进行理论的“实验”研
究 • 平行执行：使模型和真实系统的“对接”
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计算实验金融：研究优势
• 准确地讲，这里的研究优势主要是指因采用计 算实验方法而为金融理论研究带来的益处。归 根结底，它们都是源于ACF的方法论特点。
• 这一评论切中了基于传统方法的金融理论研究 的“软肋”——理论与实践的相互背离
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计算实验金融：产生背景
• H. Levy, M. Levy & Solomon(2000)也强调：
• “（传统）金融理论研究存在的问题是，虽然不 现实的简化假设有助于获得数学解析的便利性， 但这些假设所导致的结论在实际证据面前却无法 取得令人信服的支持。或许我们一直寻找的‘丢 失的硬币’就在‘灯柱’之下。…我们相信微观 模拟将成为金融经济学研究中深具潜力的工具”